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Sept ans après le lancement de sa stratégie nationale pour l’intelligence artificielle, la France se hisse au cinquième rang mondial du Global AI Index. Un succès en trompe-l’œil, selon la Cour des comptes, qui épingle dans un rapport publié ce 19 novembre une politique publique certes volontariste, mais largement en-deçà de ses ambitions initiales et de l’ampleur de la révolution en marche.
Les chiffres parlent d’eux-mêmes. Pour la phase 2023-2025, baptisée « phase d’accélération », l’État aura finalement programmé 1,055 milliard €, soit un tiers de moins que les 1,5 milliard initialement annoncés en novembre 2021. Pire encore : au 30 juin 2025, seuls 35% de ces crédits avaient été consommés (289 millions € de paiements effectifs), traduisant la lenteur du démarrage des dispositifs.
Les chiffres de la première phase (2018-2022) ne sont guère plus encourageants : sur 1,527 milliard programmés, seuls 1,272 milliard ont finalement été engagés. Plus inquiétant, la Cour pointe un «suivi lacunaire» des crédits et des « difficultés à identifier la part des financements généralistes rattachables à la SNIA ». Bref, l’État peine à suivre ses propres dépenses en matière d’IA.
Cette mauvaise exécution budgétaire illustre un problème structurel : la nécessité de réallouer en urgence des moyens pour soutenir le développement de l’IA générative, «enjeu qui n’avait pas été anticipé à la veille de la révolution ChatGPT», souligne les sages de la rue Cambon.
Le dispositif phare des « IA Clusters », doté du budget le plus élevé (360 millions € après une réduction de 90 millions), n’a vu ses premiers engagements concrétisés qu’à la fin 2024, trois ans après son annonce.
Dans ce tableau mitigé, un secteur tire son épingle du jeu : la recherche.
La France compte désormais plus de 4 000 chercheurs travaillant sur l'IA et se hisse au troisième rang mondial en matière de recherche et formation dans ce domaine. Les instituts d'excellence (3IA) créés depuis 2018 commencent à porter leurs fruits : quatre pôles à Paris, Nice, Grenoble et Toulouse regroupent 150 chaires de recherche et ont noué plus d'une centaine de partenariats industriels. En quatre ans, ce réseau a réuni 500 chercheurs, financé près de 500 doctorants et formé chaque année plus de 13 000 personnes.
Le supercalculateur Jean Zay, installé sur le plateau de Saclay en 2019 et progressivement étendu, constitue l'autre réussite emblématique. Avec une puissance de calcul portée à 37 pétaflop/s, il permet à de nombreuses équipes d'accéder à des infrastructures de calcul pour développer des systèmes d'IA à coûts réduits. Bonus écologique : son système de récupération de chaleur chauffe l'équivalent de 1 000 logements, une première en Europe à cette échelle.
Le pays peut également se targuer d'avoir vu émerger une dizaine d'acteurs positionnés sur l'IA générative en quelques mois, là où il n'en comptait qu'un seul début 2023. Plus de 1 000 startups sont désormais actives dans le domaine, ayant levé près de 2 milliards € en 2024. Seize licornes françaises intègrent l'intelligence artificielle dans leur proposition de valeur. La France est devenue le premier pays européen en nombre de projets d'investissement étrangers dans l'IA et le premier hébergeur européen de centres de recherche des leaders mondiaux du secteur.
Mais ces réussites comportent leurs limites. L'effet structurel des dispositifs n'a pas toujours été favorisé : le recours à une « succession d'appels à projets ou à manifestation d'intérêt, pour des financements ponctuels avec un horizon de vie limité », a créé une fragmentation et nui à la cohérence d'ensemble. Le processus de sélection des instituts 3IA a écarté des acteurs majeurs comme l'Université Paris-Saclay. Et l'attractivité internationale des talents reste limitée, faute de salaires compétitifs et de mesures d'accompagnement à l'installation.
Mais ces succès masquent des carences béantes. Premier angle mort pointé par la Cour : «l'enjeu de la massification et de l'accompagnement de la diffusion de l'intelligence artificielle au-delà du cercle des spécialistes ». Entreprises, administrations, citoyens : tous ont été largement négligés par une stratégie trop centrée sur l'excellence scientifique.
Les PME et ETI, qui devraient constituer le cœur de cible de la diffusion de l'IA dans l'économie, n'ont bénéficié que de "dispositifs très modestes" : le programme "IA Booster", censé accompagner les entreprises, n'a reçu que 10 millions € de budget, soit à peine 1% de l'enveloppe totale. Résultat : « l'accélération et la massification escomptées de la diffusion de l'intelligence artificielle dans l'économie n'ont pas eu lieu ». Un constat d'échec pour une phase censée précisément viser cet objectif.
Deuxième faille majeure : la formation. Les 128 millions € initialement prévus pour l'enseignement supérieur hors doctorat dans la première phase n'ont jamais été dépensés. « Le retard pris en matière d'adaptation à l'IA de l'ensemble des formations initiales et continues n'a pas été rattrapé », déplore la juridiction. Plus grave encore, l'annulation en 2023 du programme "numérique et éducation" (77 millions €), pourtant annoncé par le Premier ministre en octobre 2021, a fait perdre "plusieurs années" dans la transformation des apprentissages par l'IA.
Paradoxe ultime : l'État, architecte de cette stratégie, reste lui-même « globalement en retard » dans sa propre transformation numérique. « En dépit d'initiatives ponctuelles », la Cour constate que l'adoption de l'IA par l'administration publique demeure « très décevante ».
Quelques expérimentations ont certes vu le jour : le "Lab IA" a accompagné 25 projets dans les administrations d'État, l'appel à projets "transformation publique" a financé 46 projets liés à l'IA (pour 80 millions €). Mais ces initiatives sont restées "isolées" et leur « effet transformatif très circonscrit ». Les services publics peinent à déployer des cas d'usage, faute de formation des agents, de budgets dédiés et d'une véritable volonté politique.
Le fiasco emblématique de cette inertie : la plateforme des données de santé (Health Data Hub). Lancée en 2019 avec 80 millions € de financement, elle devait révolutionner la recherche médicale en regroupant toutes les données de santé françaises. Mais le choix d'héberger ces données sensibles sur le cloud de Microsoft a déclenché une polémique sur la souveraineté. Suspendu par le Conseil d'État en octobre 2020, le projet n'a fonctionné qu'au ralenti pendant près de cinq ans. Il a fallu attendre juillet 2025 pour qu'un marché public soit lancé pour un "hébergement souverain", avec une mise en service annoncée pour... l'été 2026.
La gouvernance de cette politique publique relève, selon les magistrats, d'un «jeu complexe entre de nombreux acteurs ». Pas moins de cinq ministères, l'Inria, le CNRS, Bpifrance et un coordonnateur national se partagent les responsabilités, sans véritable chef d'orchestre. Cette fragmentation nuit à la cohérence d'ensemble et à la rapidité de mise en œuvre.
Le coordonnateur national, pourtant censé piloter l'ensemble, « ne dispose que d'une équipe très restreinte » avec «pour l'essentiel un adjoint ». Son rattachement a d'ailleurs changé trois fois en sept ans : d'abord à la direction du numérique de l'État (2018-2020), puis à la direction générale des entreprises du ministère de l'Économie (depuis 2020), avant qu'une ministre déléguée spécifique à l'IA soit nommée en décembre 2024.
Le suivi des crédits s'avère lui-même « lacunaire », rendant difficile une évaluation précise des résultats. Comble de la légèreté méthodologique, la Cour note que la deuxième phase a été «lancée sans évaluation préalable » de la première, malgré les 1,3 milliard € dépensés entre 2018 et 2022. Les administrations ont eu « les plus grandes difficultés à reconstituer des données budgétaires cohérentes et fiables» lors du contrôle de la Cour.
Ces faiblesses interrogent d'autant plus que la compétition mondiale s'intensifie. Si la France peut légitimement se comparer à ses concurrents européens, le fossé avec les États-Unis et la Chine demeure abyssal. Ces deux superpuissances investissent des montants sans commune mesure : l'administration Biden a annoncé 32 milliards $ pour l'IA sur cinq ans, tandis que Pékin consacre des sommes estimées à plus de 100 milliards $.
Dans ce contexte, les 2,4 milliards € mobilisés par la France sur sept ans apparaissent dérisoires. Le risque est réel de voir le pays décrocher dans une course où la capacité d'investissement et la vitesse d'exécution font la différence.
Face à ce constat, la Cour formule dix recommandations destinées à «permettre à la politique publique de l'intelligence artificielle de changer d'échelle ». Premier chantier : renforcer le pilotage interministériel par la création d'un secrétariat général ad hoc d'ici fin 2025.
Les magistrats appellent aussi à "accroître les capacités de calcul » via de nouveaux partenariats public-privé, à «anticiper les évolutions du marché de l'emploi », et surtout à
« accompagner l'accélération et la massification de l'adoption par les entreprises ». Objectif affiché : faire entrer les PME dans l'ère de l'IA dans les cinq prochaines années.
La question des données, jusqu'ici négligée, doit également devenir une priorité : qualité, accès, protection et stockage souverain constituent des enjeux stratégiques majeurs. De même, la Cour insiste sur la nécessité de « construire une ambition réaliste » sur les composants électroniques, secteur dans lequel l'Europe accuse un retard considérable face aux Asiatiques et aux Américains.
Le gouvernement n'a pas attendu ce rapport pour réagir. Une troisième phase de la stratégie nationale a été annoncée en février 2025 lors du sommet de Paris sur l'IA, un événement qui a confirmé la place particulière de la France sur la scène internationale. Les contours de cette nouvelle phase, précisés dans les mois suivants, visent notamment à corriger les défauts identifiés.
Mais la Cour reste sceptique : « Considérer que les priorités sur lesquels la SNIA a remporté de premiers succès ne nécessitent plus d'attention serait une erreur eu égard aux dynamiques très rapides d'évolution du paysage de l'IA». Les magistrats appellent à ne pas relâcher l'effort sur la recherche tout en comblant les retards accumulés ailleurs.
Au-delà des querelles de chiffres et de gouvernance, la Cour souligne surtout l'urgence de la situation. «La révolution induite par cette technologie à usage général atteint une magnitude à laquelle peu d'autres ruptures technologiques dans l'Histoire peuvent être comparées», martèle le rapport. L'IA «n'est plus une affaire réservée à des spécialistes, elle touche tous les champs du savoir, l'économie et toute la société».
Cette accélération impose un changement radical de paradigme. La France a certes réussi à créer « une dynamique réelle » et à se hisser « en tête du peloton européen ». Mais pour rester dans la course face aux géants américains et chinois, et surtout pour transformer en profondeur son économie et son modèle social, elle devra impérativement combler ses lacunes.
Le prochain sommet de l'IA, prévu en février 2026, constituera un test décisif. La France saura-t-elle passer des promesses aux actes ? Répondre présent à ce rendez-vous suppose une mobilisation sans précédent de tous les acteurs - État, entreprises, universités, collectivités locales - et surtout une volonté politique au long cours. Car dans cette révolution, comme le rappelle la Cour, « les années qui viennent seront critiques ». Le temps presse.
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